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財務大數(shù)據(jù)基礎:Python數(shù)據(jù)分析 版權信息
- ISBN：9787565451584
- 條形碼：9787565451584 ; 978-7-5654-5158-4
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
財務大數(shù)據(jù)基礎:Python數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容簡介
本書重點介紹智能財務的發(fā)展現(xiàn)狀、應用實踐和發(fā)展趨勢，以及企業(yè)財務管理模型的重構，幫助財務人員轉(zhuǎn)型、構建財務信息平臺，幫助企業(yè)管理者更好規(guī)劃和搭建智能財務管理體系。
財務大數(shù)據(jù)基礎:Python數(shù)據(jù)分析 目錄
第1章 數(shù)據(jù)分析與軟件工具概述
本章學習目標
1.1 數(shù)據(jù)分析概述
1.2 數(shù)據(jù)分析工具Python
1.3 數(shù)據(jù)分析工具包Anaconda
1.4 Python數(shù)據(jù)分析編程
【財務應用與實踐】
【本章小結】
【本章習題】
第2章 Python編程基礎
本章學習目標
2.1 Python的標識符與關鍵詞
2.2 Python的對象與變量
2.3 Python的表達式與運算符
2.4 Python的數(shù)據(jù)類型
2.5 Python程序流程控制
2.6 可迭代對象、推導式與生成器
【財務應用與實踐】
【本章小結】
【本章習題】
第3章 Python編程進階
本章學習目標
3.1 Python函數(shù)
3.2 函數(shù)式編程
3.3 面向?qū)ο蟮木幊?br />3.4 Python模塊與包
3.5 Python命名空間與變量作用域
3.6 Python文件系統(tǒng)管理
3.7 Python異常處理機制
【財務應用與實踐】
【本章小結】
【本章習題】
第4章 Pandas數(shù)據(jù)分析基礎
本章學習目標
4.1 NumPy基礎
4.2 Pandas基礎
4.3 Pandas索引對象
4.4 Pandas數(shù)據(jù)切片與提取
4.5 Pandas的常用方法
【財務應用與實踐】
【本章小結】
【本章習題】
第5章 Pandas數(shù)據(jù)集處理
本章學習目標
5.1 函數(shù)應用
5.2 數(shù)據(jù)變形
5.3 數(shù)據(jù)分組
5.4 數(shù)據(jù)連接
【財務應用與實踐】
【本章小結】
【本章習題】
第6章 數(shù)據(jù)可視化
本章學習目標
6.1 Matplotlib
6.2 定性和定量數(shù)據(jù)
【財務應用與實踐】
【本章小結】
【本章習題】
第7章 文本數(shù)據(jù)處理
本章學習目標
7.1 Pandas數(shù)據(jù)類型綜述
7.2 str對象
7.3 正則表達式基礎
7.4 文本數(shù)據(jù)處理的操作
【財務應用與實踐】
【本章小結】
【本章習題】
第8章 時間序列數(shù)據(jù)處理
本章學習目標
8.1 時間序列概述
8.2 時間點
8.3 時間差
8.4 時間偏置
8.5 窗口函數(shù)
【財務應用與實踐】
【本章小結】
【本章習題】
第9章 數(shù)據(jù)分析與機器學習
本章學習目標
9.1 人工智能
9.2 機器學習
9.3 sklearn
【財務應用與實踐】
【本章小結】
【本章習題】
參考文獻
本章學習目標
1.1 數(shù)據(jù)分析概述
1.2 數(shù)據(jù)分析工具Python
1.3 數(shù)據(jù)分析工具包Anaconda
1.4 Python數(shù)據(jù)分析編程
【財務應用與實踐】
【本章小結】
【本章習題】
第2章 Python編程基礎
本章學習目標
2.1 Python的標識符與關鍵詞
2.2 Python的對象與變量
2.3 Python的表達式與運算符
2.4 Python的數(shù)據(jù)類型
2.5 Python程序流程控制
2.6 可迭代對象、推導式與生成器
【財務應用與實踐】
【本章小結】
【本章習題】
第3章 Python編程進階
本章學習目標
3.1 Python函數(shù)
3.2 函數(shù)式編程
3.3 面向?qū)ο蟮木幊?br />3.4 Python模塊與包
3.5 Python命名空間與變量作用域
3.6 Python文件系統(tǒng)管理
3.7 Python異常處理機制
【財務應用與實踐】
【本章小結】
【本章習題】
第4章 Pandas數(shù)據(jù)分析基礎
本章學習目標
4.1 NumPy基礎
4.2 Pandas基礎
4.3 Pandas索引對象
4.4 Pandas數(shù)據(jù)切片與提取
4.5 Pandas的常用方法
【財務應用與實踐】
【本章小結】
【本章習題】
第5章 Pandas數(shù)據(jù)集處理
本章學習目標
5.1 函數(shù)應用
5.2 數(shù)據(jù)變形
5.3 數(shù)據(jù)分組
5.4 數(shù)據(jù)連接
【財務應用與實踐】
【本章小結】
【本章習題】
第6章 數(shù)據(jù)可視化
本章學習目標
6.1 Matplotlib
6.2 定性和定量數(shù)據(jù)
【財務應用與實踐】
【本章小結】
【本章習題】
第7章 文本數(shù)據(jù)處理
本章學習目標
7.1 Pandas數(shù)據(jù)類型綜述
7.2 str對象
7.3 正則表達式基礎
7.4 文本數(shù)據(jù)處理的操作
【財務應用與實踐】
【本章小結】
【本章習題】
第8章 時間序列數(shù)據(jù)處理
本章學習目標
8.1 時間序列概述
8.2 時間點
8.3 時間差
8.4 時間偏置
8.5 窗口函數(shù)
【財務應用與實踐】
【本章小結】
【本章習題】
第9章 數(shù)據(jù)分析與機器學習
本章學習目標
9.1 人工智能
9.2 機器學習
9.3 sklearn
【財務應用與實踐】
【本章小結】
【本章習題】
參考文獻
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